基于机器学习的多源异构大数据清洗技术研究

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基于机器学习的多源异构大数据清洗技术研究

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基于机器学习的多源异构大数据清洗技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 相关研究进展	第11-16页
1.2.1 相似重复数据清洗	第13-14页
1.2.2 不精确数据清洗	第14-15页
1.2.3 机器学习的应用	第15-16页
1.3 本文工作内容	第16-17页
1.4 文章组织结构	第17-18页
第二章数据清洗技术概述	第18-28页
2.1 数据清洗	第18-21页
2.1.1 主要研究内容	第18-20页
2.1.2 面临的问题与挑战	第20-21页
2.2 机器学习技术	第21-25页
2.2.1 贝叶斯网络	第22-23页
2.2.2 粗糙集理论	第23-25页
2.3 ETL工具	第25-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章基于贝叶斯网络的层次约减分类清洗方法	第28-40页
3.1 问题的提出	第28-29页
3.2 层次约减模型设计	第29-35页
3.2.1 数据源约减模型	第29-31页
3.2.2 标记属性与元组的权重	第31-33页
3.2.3 重要度度量算法设计	第33-35页
3.3 TAN网模型构建	第35-39页
3.4 本章小结	第39-40页
第四章基于粗糙集的属性约减联合清洗方法	第40-51页
4.1 问题的提出	第40-42页
4.2 建立数据属性标准库	第42-43页
4.3 基于粗糙集的属性约减	第43-47页
4.4 联合清洗算法设计	第47-50页
4.5 本章小结	第50-51页
第五章实验	第51-67页
5.1 实验环境与数据	第51-56页
5.1.1 实验环境	第51-52页
5.1.2 数据准备	第52-53页
5.1.3 模型训练	第53-54页
5.1.4 性能测试	第54-56页
5.2 实验与分析	第56-65页
5.2.1 不精确数据清洗实验设计	第57-62页
5.2.2 相似重复数据清洗对比实验	第62-65页
5.3 本章小结	第65-67页
第六章结束语	第67-69页
6.1 工作总结	第67-68页
6.2 工作展望	第68-69页
参考文献	第69-74页
致谢	第74-75页
攻读硕士学位期间参加科研情况	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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